Новости спортивной отрасли и бизнеса

Матчи теперь анализирует компьютер

Современные модели машинного зрения автоматически распознают события на корте. Для этого по периметру устанавливают от 6 до 40 высокоскоростных камер, которые фиксируют перемещения игроков и траекторию мяча.

По данным исследований, нейросети (при максимальной комплектации камер) определяют положение теннисного мяча на видео с точностью 96–98%.

Это позволяет автоматически фиксировать тип удара, направление, позицию игрока и структуру розыгрыша.
Такие технологии приходят и в любительский спорт. Например, PLAI уже отслеживает перемещения мяча и игроков. Этот функционал сейчас тестируется в паделе и теннисе. Главное отличие - 2 камеры вместо 10 у Hawk-Eye, поэтому алгоритмы обучаются намного дольше.

AI экономит тысячи часов работы

Раньше аналитики разбирали матчи вручную — просмотр видео, разметка ударов и нарезка эпизодов.
На анализ одного матча могли уходить десятки часов.

Сегодня такие системы, как PLAI, или зарубежные решения вроде SwingVision и PlaySight, делают это автоматически. AI распознаёт удары, отмечает ключевые эпизоды и собирает статистику. Это позволяет сократить ручную работу аналитиков на 80–90%.

AI находит скрытые закономерности

Главная ценность искусственного интеллекта - это поиск паттернов игры, повторяющихся сценариев розыгрышей.

Например, система SAP Tennis Analytics для WTA анализирует последовательности ударов внутри розыгрышей и показывает, какие комбинации чаще приводят к выигрышу очка и как игроки действуют в ключевых моментах матча.

Представитель SAP Милан Черни:
«Тренеры давно хотели видеть последовательности ударов внутри розыгрышей. Это помогает понять, какие игровые сценарии приносят очки и где игрок становится предсказуемым».

Президент WTA Мики Лоулер:
«У тренеров были гипотезы. Теперь они могут проверить их на данных».

Алгоритмы изучают игру

AI активно используют и в научных исследованиях, чтобы лучше понимать структуру теннисных матчей.

Например, при анализе матчей Джоковича и Надаля алгоритмы обнаружили закономерности:

• Надаль чаще выигрывал длинные розыгрыши
• Джокович в некоторых матчах чаще ошибался на брейк-пойнтах

Такие вещи трудно заметить вручную — но алгоритмы находят их при анализе тысяч розыгрышей одновременно.

На основе этих данных строятся модели, которые помогают предсказывать сценарии розыгрышей, находить слабые места соперника и готовить тактику на матч.